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1.13 使用简单、高效的Gluon 编码定义网络

《Python深度学习实战:75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案》第1章编程环境、GPU 计算、云解决方案和深度学习框架,本章重点介绍构建深度学习框架用到的一些流行技术方案。本节为大家介绍使用简单、高效的Gluon 编码定义网络。

作者:程国建/周冠武 译来源:机械工业出版社|2018-08-30 18:26

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1.13 使用简单、高效的Gluon 编码定义网络

Gluon 是使用广泛的深度学习框架的***成员。Gluon 最近由AWS 和微软公司推出,提供了简单、易于理解的代码,而不会损失性能。Gluon 已经包含在MXNet 的***版本中,将在未来版本的CNTK(和其他框架)中提供。就像Keras 一样,Gluon 是其他许多深度学习框架的一个封装。Keras 和Gluon 的主要区别在于,Gluon 首先将重点放在命令框架上。

如何去做…

1)Gluon 包含在***版本的MXNet 中(按照使用MXNet 构建高效模型的步骤来安装MXNet)。

2)安装完成后,可以直接输入gluon 如下:

3)接下来,创建一些虚拟数据。为此,需要将数据载入MXNet 的NDArray 或Symbol 中:


4)使用Gluon,通过叠加层建立神经网络非常简单:


5)接下来,初始化参数,将参数存储在GPU 上,如下所示:


6)用下面的代码设置损失函数和优化器:


7)开始训练或建模:

这里简短演示了如何使用Gluon 实现神经网络架构。Gluon 是一个功能强大的扩展应用,可以用简捷的代码来实现深度学习架构。同时,使用Gluon 几乎没有性能损失。

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